Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

O que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.

Neste artigo, criaremos uma ferramenta simples para visualização prática de posições e operações diretamente no gráfico, com navegação por teclas. Isso permitirá que traders estudem visualmente operações individuais e obtenham todas as informações sobre os resultados das negociações diretamente no local.

O artigo aborda as ferramentas clássicas da análise correlacional. São apresentadas as bases teóricas breves, bem como a implementação prática do critério de independência qui-quadrado de Pearson e o coeficiente de relação de correlação.

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.

Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.

As Redes Neurais Convolucionais são outro algoritmo de aprendizado de máquina que tende a se especializar em decompor conjuntos de dados multidimensionais em partes constituintes principais. Vamos ver como isso é normalmente alcançado e explorar uma possível aplicação para traders em outra classe de sinais do MQL5 Wizard.

Neste artigo, examinamos a evolução do algoritmo ACS: três modificações visando melhorar as características de convergência e eficácia do algoritmo. A transformação de um dos principais algoritmos de otimização. Das modificações de matrizes a abordagens revolucionárias para a formação de populações.

Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

Aqui neste artigo, mostrarei como implementar o que foi visto no artigo passado, dentro do serviço de replay/simulação. Mas como tudo nesta vida, costuma dar algum tipo de problema. Aqui não foi uma exceção. Então acompanhe o artigo e veja o que será tema para o próximo artigo desta serie. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo iremos ver como trabalhar com arrays no MQL5, a ponto de transferir informações entre funções e procedimentos, utilizando arrays para isto. O objetivo aqui é lhe preparar para o que será visto e explicado em artigos futuros. No entanto, é extremamente recomendado que você estude muito bem o que será mostrado neste artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.

Este artigo descreve uma estratégia simples para normalizar os dados de mercado usando o intervalo diário e treinar uma rede neural para aprimorar as previsões de mercado. Os modelos desenvolvidos podem ser utilizados em conjunto com estruturas de análise técnica existentes ou de forma independente para auxiliar na previsão da direção geral do mercado. A estrutura delineada neste artigo pode ser ainda mais refinada por qualquer analista técnico para desenvolver modelos adequados para estratégias de negociação manuais e automatizadas.